kalomaze：模型迁移差非泛化缺陷，而是人类选题偏好所致
kalomaze · x · 2026-09-12
kalomaze 认为，「模型之间能力迁移不佳」不该解读为模型本身泛化能力差，而是人类选题方式造成的间接窄化：人在寻找「能广泛迁移」的改进上直觉很差，于是大家只扩造已知有用问题的合成数据，目前基本就是 SWE 工程师关心的那些任务。这种窄选题让训练信号天然偏向特定领域，掩盖了跨领域泛化的可能。
所属事件:kalomaze：信息不对称而非可验证性决定 RLVR 泛化(9 条相关)→
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